Medicininių elektrodų trinkelių gamyba apima daugybę kontroliuojamų procesų.

Medžiagos konvertuojamos, surenkami sluoksniai, gali būti dengiamas hidrogelis, pjaustomi ir sujungiami komponentai, o gatavi gaminiai prieš išleidžiant apžiūrimi.

Tačiau patikrinimas gamintojams tik nurodo, kas tam tikru momentu atsitiko gaminiui.

Siekdami aktyvesnio požiūrio, gamintojai taip pat gali stebėtikaip elgiasi pats gamybos procesas.

Čia yra statistinio proceso valdymas, paprastai žinomas kaipSPC, gali atlikti svarbų vaidmenį.

Užuot laukęs, kol gatavas produktas nepatenka į specifikaciją, SPC naudoja gamybos duomenis, kad padėtų nustatyti pokyčius, tendencijas ir neįprastus pokyčius proceso metu.

Gaminant medicininius elektrodus, tai gali suteikti dar vieną proceso matomumo sluoksnį.

Statistinis proceso valdymas naudoja matavimus, surinktus gamybos metu, kad suprastų, kaip veikia procesas.

Užuot žiūrėję į atskirus matavimus atskirai, gamintojai gali nagrinėti duomenis laikui bėgant.

Pavyzdžiui, įsivaizduokite gamybos procesą, kuriame periodiškai registruojama išmatuojama charakteristika.

Vienintelis matavimas gali atrodyti normalus.

Tačiau jei keli iš eilės matavimai palaipsniui juda viena kryptimi, šis modelis gali suteikti naudingos informacijos apie procesą.

SPC padeda gamintojams atskirti:

• Numatomas proceso pokytis
• Neįprasta variacija
• Tendencijos
• Pamainos
• Galimas proceso nestabilumas

Tikslas nėra tiesiog surinkti daugiau skaičių.

Tai yragamybos duomenis paverskite naudinga informacija apie proceso elgesį.

Medicininių elektrodų pagalvėlės susideda iš kelių gamybos etapų ir kiekvienas procesas gali keistis.

Atsižvelgdami į gaminį ir procesą, gamintojai gali stebėti charakteristikas, susijusias su:

• Matmenys
• Medžiagos išdėstymas
• Sluoksnio lygiavimas
• Pjovimo našumas
• Hidrogelio aplikacija
• Sujungimas arba surinkimas
• Kitos išmatuojamos proceso charakteristikos

Konkretūs stebimi parametrai turėtų būti nustatomi atsižvelgiant į gaminio dizainą ir gamybos procesą.

Svarbus principas yra tasne kiekvienas išmatuojamas parametras turi tapti SPC parametru.

Geras proceso stebėjimas sutelkia dėmesį į charakteristikas, turinčias reikšmės produkto veikimui arba proceso stabilumui.

Vienas didžiausių skirtumų tarp tradicinio patikrinimo ir SPC yra duomenų interpretavimo būdas.

Apsvarstykite du supaprastintus gamybos scenarijus.

Scenarijus A

Matavimai išlieka gana stabilūs aplink numatomą proceso centrą.

B scenarijus

Matavimai neviršija specifikacijos, bet laikui bėgant palaipsniui juda viena kryptimi.

Jei atsižvelgiama tik į specifikacijų ribas, abi situacijos gali pasirodyti priimtinos.

Tačiau iš proceso{0}}valdymo perspektyvos B scenarijus nusipelno dėmesio.

Procesas gali rodyti pokyčių požymiusprieš gaminiui iš tikrųjų tampant neatitinkančiu.

Tai viena iš priežasčių, kodėl SPC gali būti naudingas.

Tai padeda gamintojams pažvelgti ne tik:

"Ar šis produktas yra priimtinas?"

ir taip pat paklausk:

„Ar procesas vyksta taip, kaip tikėtasi?

Prieš efektyviai naudodami SPC, gamintojai turi suprasti, iš kur gali atsirasti skirtumų.

Gamybos skirtumai gali turėti įtakos daug veiksnių, įskaitant:

Medžiagos

Skirtingos medžiagų partijos gali turėti išmatuojamų skirtumų pagal priimtus reikalavimus.

Įranga

Mašinos nustatymai, mechaninė būklė arba veikimo sąlygos gali turėti įtakos proceso rezultatams.

Įrankiai

Įrankio būklė ir išlygiavimas gali turėti įtakos konvertavimo ar pjovimo procesams.

Aplinka

Tam tikri gamybos procesai gali būti jautrūs aplinkos sąlygoms.

Žmogiškieji veiksniai

Sąrankos procedūros, perjungimai ir rankinės operacijos gali turėti skirtumų.

Proceso nustatymai

Veikimo parametrų pokyčiai gali turėti įtakos gaunamam produktui arba tarpinei medžiagai.

Tai kartais apibendrinama naudojant sąvoką5M1E karkasas:

• Žmogus
• Mašina
• Medžiaga
• Metodas
• Matavimas
• Aplinka

Tikslas nėra manyti, kad kiekvienas variantas turi tą pačią priežastį.

Tai yra struktūrinis būdas ištirti, kur gali atsirasti proceso pokyčių.

Praktinė SPC sistema gali būti vertinama kaip nenutrūkstamas ciklas:

Išmatuoti → Įrašyti → Analizuoti → Ištirti → Tobulinti → Vėl stebėti

1 veiksmas: išmatuokite

Atitinkama charakteristika matuojama pagal nustatytą metodą.

2 žingsnis: Įrašykite

Rezultatas įrašomas kartu su atitinkama gamybos informacija.

3 veiksmas: analizuokite

Duomenys peržiūrimi dėl modelių, variacijų, poslinkių ar kitų signalų.

4 veiksmas: ištirkite

Jei nustatomas neįprastas modelis, gamybos komanda tiria galimas priežastis.

5 veiksmas: tobulinkite

Jei reikia, imamasi korekcinių arba prevencinių veiksmų.

6 veiksmas: stebėkite dar kartą

Procesas ir toliau stebimas, siekiant nustatyti, ar pakeitimas davė numatytą rezultatą.

Dėl to SPC yra nuolatinis procesas, o ne vienkartinė kokybės veikla.

Šis skirtumas yra svarbus aptariant SPC.

Specifikacijų ribosapibūdinti, ką produktas ar procesas turi atitikti pagal apibrėžtus reikalavimus.

Kontrolės ribosyra statistinės ribos, naudojamos suprasti natūralų proceso elgesį, pagrįstą surinktais duomenimis.

Jie atsako į įvairius klausimus.

Specifikacijų ribos klausia:

Ar rezultatas atitinka apibrėžtą reikalavimą?

Kontrolės ribos padeda paklausti:

Ar procesas elgiasi nuosekliai pagal nusistovėjusį modelį?

Todėl procesas gali neviršyti specifikacijos ir rodyti neįprastą statistinį signalą.

Ir atvirkščiai, procesas gali būti gana stabilus, bet vis tiek sutelktas į specifikacijai netinkamą vietą.

Štai kodėl SPC neturėtų būti traktuojamas kaip tiesiog kitas būdas diagramoje nubrėžti specifikacijų ribas.

Valdymo diagrama yra viena iš dažniausiai naudojamų SPC įrankių.

Paprastai jis rodo matavimus chronologine tvarka kartu su proceso centru ir statistiškai išvestomis valdymo ribomis.

Diagrama leidžia gamybos komandoms pamatyti, kaip procesas elgiasi laikui bėgant.

Užuot peržiūrėję šimtus skaičių skaičiuoklėje, inžinieriai gali lengviau nustatyti:

• Staigūs poslinkiai
• Laipsniškos tendencijos
• Neįprasta variacija
• Klasterizavimas
• Galimi nuokrypiai
• Pakeitimai po proceso koregavimo

Tikslus valdymo{0}}diagramos metodas priklauso nuo stebimų duomenų tipo ir nuo to, kaip renkami matavimai.

Todėl SPC sistema turėtų būti sukurta atsižvelgiant į procesą, o ne taikant vieną diagramos formatą kiekvienai gamybos charakteristitikai.

Įsivaizduokite gamybos procesą, kuriame svarbus matavimas istoriškai išliko gana stabilus.

Laikui bėgant, matavimai pradeda judėti palaipsniui.

Joks atskiras matavimas dar neviršijo savo specifikacijos.

Be tendencijų stebėjimo procesas gali tęstis nepakitęs.

Tinkamai stebint SPC, tendencija gali paskatinti tyrimą.

Tada komanda gali paklausti:

• Ar įvyko esminių pokyčių?
• Ar įranga buvo sureguliuota?
• Įrankiai buvo pakeisti?
• Ar pasikeitė sąrankos sąlygos?
• Ar buvo techninės priežiūros įvykis?
• Ar pasikeitė aplinkos sąlygos?
• Ar kilo matavimo{0}}sistemos problema?

Tyrimo tikslas nėra daryti prielaidą, kad SPC nustatė pagrindinę priežastį.

veikiauSPC suteikia ankstyvą signalą, kad procesas gali nusipelnyti dėmesio.

SPC priklauso nuo duomenų.

Tai reiškia, kad pats matavimo procesas turi būti patikimas.

Jei matavimo sistema labai skiriasi, gauti SPC duomenys gali tiksliai neatspindėti gamybos proceso.

Dėl šios priežasties gamintojams gali tekti apsvarstyti:

• Matavimo įranga
• Matavimo metodai
• Kalibravimas
• Operatoriaus procedūros
• Matavimo pakartojamumas
• Matavimo atkuriamumas
• Mėginių ėmimo metodai

Tai veda prie svarbaus principo:

Geresnės diagramos negali kompensuoti nepatikimų matavimų.

Prieš aiškindami proceso tendencijas, gamintojai turi įsitikinti, kad duomenys atitinka stebimą charakteristiką.

Gali kilti pagunda surinkti kuo daugiau gamybos duomenų.

Tačiau daugiau duomenų automatiškai nereiškia geresnės proceso kontrolės.

Jei kiekvienas matavimas tampa stebimu parametru, sistema gali būti be reikalo komplikuota.

Naudinga SPC programa turėtų sutelkti dėmesį į reikšmingas charakteristikas.

Atrankoje gali būti atsižvelgiama į:

• Produkto reikalavimai
• Proceso rizika
• Istorinė variacija
• Kliento reikalavimai
• Gamybos patirtis
• Ryšys su produkto našumu
• Gebėjimas patikimai išmatuoti charakteristiką

Taip sukuriama praktiškesnė sistema.

Tikslas nėra:

— Surinkite viską.

Tai yra:

„Stebėkite, kas svarbu“.

SPC neturėtų veikti kaip izoliuota kokybės sistema.

Jis gali veikti kartu su kitais gamybos valdikliais.

Pavyzdžiui:

Priimamų medžiagų patikrinimas

Padeda prieš gaminant patikrinti, ar medžiagos atitinka nustatytus reikalavimus.

-Proceso patikrinimas

Gamybos metu tikrina atitinkamas charakteristikas.

SPC

Stebi proceso elgesį ir pokyčius laikui bėgant.

Galutinė apžiūra

Prieš išleisdamas patvirtina užbaigto{0}}produkto reikalavimus.

Proceso patvirtinimas

Pateikiama dokumentais pagrįstų įrodymų, kad apibrėžtas procesas gali nuosekliai pasiekti numatytą rezultatą nustatytomis sąlygomis.

Ši veikla atsako į įvairius klausimus.

Kartu jie suteikia išsamesnį gamybos kontrolės vaizdą.

SPC taip pat naudingas ne tik nustatant neįprastas sąlygas.

Ilgalaikiai{0}}gamybos duomenys gali padėti gamintojams suprasti, kaip procesas veikia:

• Skirtingi gamybos laikotarpiai
• Įvairių medžiagų partijos
• Įrangos priežiūros ciklai
• Įrankių pakeitimai
• Proceso patobulinimai
• Produktų konfigūracijos

Ši istorinė perspektyva gali padėti nuolat tobulėti.

Pavyzdžiui, įgyvendinus proceso patobulinimą, gamybos duomenis galima peržiūrėti siekiant nustatyti, ar svyravimai iš tikrųjų sumažėjo, ar pastebėtas pagerėjimas buvo tik laikinas.

Tai sukuria grįžtamojo ryšio kilpą:

Gamyba → Duomenys → Analizė → Tobulinimas → Gamyba

Laikui bėgant tai gali padėti gamybos komandoms įgyti gilesnių žinių apie savo procesus.

Medicininių elektrodų trinkelių gamintojui SPC nereiškia, kad gamyba būtų be reikalo statistinė.

Kalbama apie tai, kad proceso elgsena būtų labiau matoma.

Gamybos linija iš išorės gali atrodyti stabili.

Tačiau duomenys gali atskleisti pokyčius, kuriuos sunku pamatyti vizualiai.

Tai ypač svarbu gaminiams, gaminamiems pakartotinai per ilgą gamybos laikotarpį.

Kuo daugiau gamintojas sukaupia gamybos istorijos, tuo daugiau galimybių suprasti:

• Normalus proceso kitimas
• Pasikartojantys modeliai
• Proceso pamainos
• Su įranga{0}}susiję pakeitimai
• Su įrankiais{0}}susijusios tendencijos
• Proceso tobulinimo poveikis

Šios žinios tampa gamintojo proceso patirties dalimi.